CN112348330A - 确定蚀变火山碎屑砂砾岩储层定量分类的方法 - Google Patents

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Abstract

一种确定蚀变火山碎屑砂砾岩储层定量分类的方法，采用如下步骤：一：选取火山碎屑砂砾岩储层中数个壁心或岩心样品，并对数个壁心或岩心样品进行研究分析，确定壁心或岩心样品的黏土含量，并区分黏土含量的值；二：确定壁心或岩心样品中火山碎屑砂砾岩储层的蚀变黏土化程度，并对火山碎屑砂砾岩储层的蚀变黏土化程度进行分类；三：确定火山碎屑砂砾岩储层有效性分类；通过蚀变指数、储层品质因子进行储层分类，当PI≥0.05且SH≤0.00时，为一类储层；当PI＜‑0.035且SH＞0.020时，为三类储层；介于一类、三类储层之间的为二类储层。本发明不仅能够对火山碎屑砂砾岩储层进行黏土化蚀变程度定量刻画；而且，还建立了储层分类标准，为后续砂砾岩储层测井评价署奠定基础。

Description

确定蚀变火山碎屑砂砾岩储层定量分类的方法
技术领域
本发明属于石油工程和油气田勘探技术领域，尤其涉及确定蚀变火山碎屑砂砾岩储层定量分类的方法。
背景技术
近年来，渤海油田在古近系发现了诸多的砂砾岩储层，经测试证实了砂砾岩储层的商业性产能，其是油气勘探的重要领域之一。但是，由于受构造背景、沉积环境和母岩成分等影响，其储层非均质性强。尤其是富火山碎屑砂砾岩储层，受母岩火山碎屑物质的影响，砂砾岩储层发生不同程度的蚀变作用，进一步增加了对储层有效性评价难度。
目前，对于砂砾岩储层的分类评价主要是基于孔隙结构特征开展的，但是，针对受蚀变黏土化影响严重的火山碎屑砂砾岩储层的分类还没有发现。另外，对于蚀变作用的评价，现在主要集中在火山岩储层，其是依据电阻率曲线、中子曲线对其进行蚀变作用的定量评价，其中，电阻率曲线的高低，主要是受蚀变作用的控制。但是，在火山碎屑砂砾岩储层中，其电阻率曲线的高低是受砾石含量、油气充注、蚀变程度等多重因素影响，只依靠电阻率曲线进行蚀变程度来评价其电阻率曲线的高低，具有不确定性。因此，急需一种针对蚀变火山碎屑砂砾岩储层的定量分类的方法，用以指导后续火山碎屑砂砾岩储层进行高效评价。
发明内容
本发明目的在于提供一种确定蚀变火山碎屑砂砾岩储层定量分类的方法,以解决只依靠电阻率曲线进行蚀变程度来评价确定蚀变火山碎屑砂砾岩储层定量分类电阻率曲线的高低，具有不确定性的技术问题。
为实现上述目的，本发明的确定蚀变火山碎屑砂砾岩储层定量分类的方法的具体技术方案如下：
一种确定蚀变火山碎屑砂砾岩储层定量分类的方法，采用如下技术步骤：
第一步：选取火山碎屑砂砾岩储层中数个壁心或岩心样品，并对数个壁心或岩心样品进行研究分析，确定壁心或岩心样品的黏土含量，且区分黏土含量的值；
第二步：确定壁心或岩心样品中火山碎屑砂砾岩储层的蚀变黏土化程度，并对火山碎屑砂砾岩储层的蚀变黏土化程度进行分类；
①在火山碎屑砂砾岩储层中，选取未发生蚀变黏土化的样品，并对未发生蚀变黏土化的样品采用密度相对值法进行计算，以确定基质黏土含量；
②采用中子相对值法确定黏土总含量；
③计算蚀变指数，并建立蚀变黏土化程度分类；
第三步：确定火山碎屑砂砾岩储层有效性分类；
(1)对蚀变指数与纵波时差曲线刻度进行划分；
(2)基于蚀变指数与纵波时差，构建储层品质因子；
(3)建立储层有效性分类；
通过蚀变指数、储层品质因子进行储层分类，当PI≥0.05且SH≤0.00时，为一类储层；当PI＜-0.035且SH＞0.020时，为三类储层；介于一类、三类储层之间的为二类储层；通过上述分类，能够对火山碎屑砂砾岩储层进行黏土化蚀变程度定量刻画，并实现了通过火山碎屑砂砾岩储层中数个壁心或岩心样品对储层进行高效评价。
进一步，所述第一步中的对数个壁心或岩心样品进行研究分析为：全岩分析、扫描电镜、铸体薄片资料进行分析。
进一步，所述第一步中的黏土含量包括：基质黏土含量和黏土总含量二种，区分黏土含量时，主要是区分黏土含量中的基质黏土含量和黏土总含量。
进一步，所述第二步①中的密度相对值法确定基质黏土含量须按下式进行计算：
Figure BDA0002745054100000021
式中：ρ为地层实际测量的密度值，g/cm3；ρb为密度最小值，g/cm3；CLAY1为地层的基质黏土含量，为小数。
进一步，所述第二步②中，中子相对值法确定黏土总含量须按下式进行计算：
Figure BDA0002745054100000031
式中：φ为地层实际测量的中子值，为小数；φb为中子最大值，为小数；CLAY2为地层的黏土总含量，为小数。
进一步，所述第二步③中，建立蚀变指数的公式为：
SH＝CLAY2-CLAY1 (3)
式中：SH为地层蚀变指数，为小数。
进一步，所述第三步⑴中，对蚀变指数与纵波时差曲线刻度进行划分是依据蚀变程度等级标准，实施时，蚀变指数选择蚀变指数刻度优选为：-0.1～0.3刻度；纵波时差最小值的刻度标准为：选取致密砂砾岩段，以纵波时差与蚀变指数重合时的数值，作为纵波时差的最小值。
进一步，所述第三步⑵中，储层品质因子的具体计算公式如下：
Figure BDA0002745054100000032
式中：PI为储层品质因子，为无量纲；DT为纵波时差的曲线，us/ft；DTMIN为纵波时差的最小值，us/ft；DTMAX为纵波时差的最大值，us/ft。
进一步，所述蚀变火山碎屑砂砾岩储层的定量分类是在1429.0～1432.2m、1436.6～1447.0m段，蚀变指数介于-0.100～0.000之间，为蚀变程度分类为未蚀变等级；储层品质因子介于0.050～0.300之间；基于蚀变指数和储层品质因子分类属于一类储层，测试日产油达到49.66m3，储层有效性较好。
进一步，对火山碎屑砂砾岩储层蚀变黏土化程度的划分为未发生蚀变、轻度蚀变、中度蚀变、重度蚀变等级；其中，未发生蚀变的蚀变指数为≤0.0；轻度蚀变为：在0.0～0.1范围；中度蚀变为：在0.1～0.2范围；重度蚀变为：＞0.2。
本发明的确定蚀变火山碎屑砂砾岩储层定量分类的方法具有以下优点：
本发明不仅建立了火山碎屑砂砾岩储层蚀变黏土化分类标准，有效地解决了对于火山碎屑砂砾岩储层的有效性进行评价的问题；而且，基于蚀变指数、储层品质因子，建立了储层分类标准，为后续砂砾岩储层测井评价署奠定基础。
附图说明
图1为本发明流程示意图；
图2为本发明基于密度、中子计算的黏土含量示意图；
图3为本发明储层蚀变黏土化等级划分示意图；
图4为本发明纵波时差与蚀变指数刻度示意图；
图5为本发明基于蚀变指数与储层品质因子分类示意图；
图6为本发明火山碎屑砂砾岩储层有效性评价示意图。
图中标记说明：
1、铸体薄片；2、全岩分析；3、扫描电镜；4、密度值；5、中子值；6、基质黏土含量；7、黏土总含量；8、蚀变指数；9、纵波时差；10、储层品质因子；11、储层分类。
具体实施方式
为了更好地了解本发明的目的、结构及功能，下面结合附图，对本发明一种确定蚀变火山碎屑砂砾岩储层定量分类的方法做进一步详细的描述。
如图1-图6所示，本发明采用如下技术步骤进行操作：
第一步：选取火山碎屑砂砾岩储层中的数个壁心或岩心样品(本实施例选取三个)，并对其样品进行研究分析，基于对该地层其中的全岩分析2、扫描电镜3、铸体薄片1等资料进行分析，确定壁心或岩心样品的黏土含量，且区分黏土含量中的基质黏土含量6和黏土总含量7；
上述黏土含量包括：基质黏土含量6和黏土总含量7二种。
第二步：确定壁心或岩心地层中的火山碎屑砂砾岩储层的蚀变黏土化程度，并对其进行分类；
①在火山碎屑砂砾岩储层中，选取未发生蚀变黏土化的样品，并对其采用密度相对值法进行计算，以确定基质黏土含量6；
密度相对值法确定基质黏土含量6须按下式进行计算：
Figure BDA0002745054100000041
式中：ρ为地层实际测量的密度值4，g/cm3；ρb为密度最小值，g/cm3；CLAY1为地层的基质黏土含量6，其为小数。
如图2所示(其为屏幕上所显示的实际图形)，基于对壁心或岩心铸体薄片1、全岩分析2的资料进行分析，当黏土含量超过20％时，通过铸体薄片1明显可见火山碎屑蚀变黏土化作用，因此，选取黏土含量低于20％的壁心全岩分析数据，确定ρb为1.48g/cm3，通过公式(1)可计算出地层未发生蚀变作用时的基质黏土含量6；
②采用中子相对值法确定黏土总含量7；
中子相对值法确定黏土总含量7须按下式进行计算：
Figure BDA0002745054100000051
式中：φ为地层实际测量的中子值5，其为小数；φb为中子最大值，其为小数；CLAY2为地层的黏土总含量7，其为小数。
通过对壁心或岩心岩心铸体薄片1、全岩分析2的黏土含量，利用公式(2)可以计算得出φb为0.56，基于公式(2)可计算出地层总的黏土含量；
③计算蚀变指数8，并建立蚀变黏土化程度分类；
建立蚀变指数8的公式为：
SH＝CLAY2-CLAY1 (3)
式中：SH为地层蚀变指数，其为小数。
如图3所示(其为屏幕上所显示的实际图形)，依据蚀变指数8的公式，对火山碎屑砂砾岩储层蚀变的程度进行等级划分，其分为未发生蚀变、轻度蚀变、中度蚀变、重度蚀变作用。依据蚀变指数8进行火山碎屑砂砾岩储层蚀变程度等级划分如表1所示：
表1蚀变程度等级划分表
类别 蚀变指数
未蚀变 ≤0.0
轻度蚀变 0.0～0.1
中度蚀变 0.1～0.2
重度蚀变 ＞0.2
第三步：确定火山碎屑砂砾岩储层有效性分类；
①对蚀变指数8与纵波时差9曲线刻度进行划分；其划分是依据蚀变程度等级标准，实施时，蚀变指数8选择蚀变指数8刻度为：-0.3；-0.2；-0.1；0.0；0.1；0.2；0.3；0.4；0.5；0.6；0.7；并优选-0.1～0.3刻度；
纵波时差8最小值的刻度标准为：
选取致密砂砾岩段，以纵波时差9与蚀变指数8重合时的数值，作为纵波时差9的最小值。
如图4所示(其为屏幕上所显示的实际图形)，1558.5m为砂砾岩致密点，因此，选取纵波时差9最低值为60us/ft时，纵波时差9的曲线与蚀变指数8的曲线相重合；当纵波时差9最大值为160us/ft时，纵波时差高值刻度不超过中度蚀变线。
②基于蚀变指数8与纵波时差9，构建储层品质因子10；
储层品质因子10的具体计算公式如下：
Figure BDA0002745054100000061
式中：PI为储层品质因子10，为无量纲；DT为纵波时差9的曲线，us/ft；DTMIN为纵波时差9的最小值，us/ft；DTMAX为纵波时差9的最大值，us/ft。
根据蚀变指数8与纵波时差9曲线的刻度，公式(4)中的DTMIN取值为60us/ft，DTMAX取值为160us/ft，如图4所示。
依据蚀变指数8、储层品质因子10进行储层分类如下表所示：
表2储层有效性分类表
类别 蚀变指数 储层品质因子
I ≤0.00 ≥0.050
II 0.00～0.020 -0.035～0.050
III ＞0.020 ＜-0.035
③建立储层有效性分类；
通过蚀变指数8、储层品质因子10进行储层分类11，当PI≥0.05且SH≤0.00时，为一类储层；当PI＜-0.035且SH＞0.020时，为三类储层；介于一类、三类储层之间的为二类储层(如图5所示及表2所示)。
利用上述研究成果，可以对火山碎屑砂砾岩储层实现黏土化蚀变程度分类，且能够对火山碎屑砂砾岩储层进行黏土化蚀变程度定量刻画，并实现了通过火山碎屑砂砾岩数个壁心或岩心样品对储层有效性进行高效评价，为海上复杂砂砾岩储层勘探评价、开发实施提供了技术支撑。
如图6所示(其为屏幕上所显示的实际图形)，蚀变火山碎屑砂砾岩储层的定量分类方法：1429.0～1432.2m、1436.6～1447.0m段蚀变指数8介于-0.100～0.000之间，其为蚀变程度分类为未蚀变等级；实施时，蚀变指数8刻度选择为：-0.100、-0.050、0.000、0.050、0.100、0.150、0.200、0.250、0.300；并优选-0.100～0.000；储层品质因子10介于0.050～0.300之间，实施时，-1.000、-0.900、-0.800、-0.700、-0.600、-0.500、-0.400、-0.300、-0.200、-0.100、0.000、0.100、0.200、0.300、0.400、0.500、0.600、0.700、0.800、0.900、1.000；并优选：0.050～0.300之间。
基于蚀变指数8和储层品质因子10分类属于一类储层，测试日产油达到49.66m3，储层有效性较好。
本发明采用上述方法对蚀变火山碎屑砂砾岩储层进行定量分类，为火山碎屑砂砾岩储层的分类研究及客观评价油气田储量品质及开发方案编制奠定基础。
可以理解，本发明是通过一些实施例进行描述的，本领域技术人员知悉的，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以对这些特征和实施例进行各种改变或等效替换。另外，在本发明的教导下，可以对这些特征和实施例进行修改以适应具体的情况及材料而不会脱离本发明的精神和范围。因此，本发明不受此处所公开的具体实施例的限制，所有落入本申请的权利要求范围内的实施例都属于本发明所保护的范围内。

Claims (10)

1.一种确定蚀变火山碎屑砂砾岩储层定量分类的方法，其特征在于，采用如下技术步骤：
第一步：选取火山碎屑砂砾岩储层中数个壁心或岩心样品，并对数个壁心或岩心样品进行研究分析，确定壁心或岩心样品的黏土含量，且区分黏土含量的值；
第二步：确定壁心或岩心样品中火山碎屑砂砾岩储层的蚀变黏土化程度，并对火山碎屑砂砾岩储层的蚀变黏土化程度进行分类；
①在火山碎屑砂砾岩储层中，选取未发生蚀变黏土化的样品，并对未发生蚀变黏土化的样品采用密度相对值法进行计算，以确定基质黏土含量；
②采用中子相对值法确定黏土总含量；
③计算蚀变指数，并建立蚀变黏土化程度分类；
第三步：确定火山碎屑砂砾岩储层有效性分类；
⑴对蚀变指数与纵波时差曲线刻度进行划分；
⑵基于蚀变指数与纵波时差，构建储层品质因子；
⑶建立储层有效性分类；
通过蚀变指数、储层品质因子进行储层分类，当PI≥0.05且SH≤0.00时，为一类储层；当PI＜-0.035且SH＞0.020时，为三类储层；介于一类、三类储层之间的为二类储层；通过上述分类，能够对火山碎屑砂砾岩储层进行黏土化蚀变程度定量刻画，并实现了通过火山碎屑砂砾岩储层中数个壁心或岩心样品对储层进行高效评价。
2.根据权利要求1所述的确定蚀变火山碎屑砂砾岩储层定量分类的方法，其特征在于，所述第一步中的对数个壁心或岩心样品进行研究分析为：全岩分析、扫描电镜、铸体薄片资料进行分析。
3.根据权利要求1所述的确定蚀变火山碎屑砂砾岩储层定量分类的方法，其特征在于，所述第一步中的黏土含量包括：基质黏土含量和黏土总含量二种，区分黏土含量时，主要是区分黏土含量中的基质黏土含量和黏土总含量。
4.根据权利要求1所述的确定蚀变火山碎屑砂砾岩储层定量分类的方法，其特征在于，所述第二步①中的密度相对值法确定基质黏土含量须按下式进行计算：
Figure FDA0002745054090000021
式中：ρ为地层实际测量的密度值，g/cm3；ρb为密度最小值，g/cm3；CLAY1为地层的基质黏土含量，为小数。
5.根据权利要求1所述的确定蚀变火山碎屑砂砾岩储层定量分类的方法，其特征在于，所述第二步②中，中子相对值法确定黏土总含量须按下式进行计算：
Figure FDA0002745054090000022
式中：φ为地层实际测量的中子值，为小数；φb为中子最大值，为小数；CLAY2为地层的黏土总含量，为小数。
6.根据权利要求1所述的确定蚀变火山碎屑砂砾岩储层定量分类的方法，其特征在于，所述第二步③中，建立蚀变指数的公式为：
SH＝CLAY2-CLAY1 (3)
式中：SH为地层蚀变指数，为小数。
7.根据权利要求1所述的确定蚀变火山碎屑砂砾岩储层定量分类的方法，其特征在于，所述第三步⑴中，对蚀变指数与纵波时差曲线刻度进行划分是依据蚀变程度等级标准，实施时，蚀变指数选择蚀变指数刻度优选为：-0.1～0.3刻度；纵波时差最小值的刻度标准为：选取致密砂砾岩段，以纵波时差与蚀变指数重合时的数值，作为纵波时差的最小值。
8.根据权利要求1所述的确定蚀变火山碎屑砂砾岩储层定量分类的方法，其特征在于，所述第三步⑵中，储层品质因子的具体计算公式如下：
Figure FDA0002745054090000023
式中：PI为储层品质因子，为无量纲；DT为纵波时差的曲线，us/ft；DTMIN为纵波时差的最小值，us/ft；DTMAX为纵波时差的最大值，us/ft。
9.根据权利要求1所述的确定蚀变火山碎屑砂砾岩储层定量分类的方法，其特征在于，所述蚀变火山碎屑砂砾岩储层的定量分类是在1429.0～1432.2m、1436.6～1447.0m段，蚀变指数介于-0.100～0.000之间，为蚀变程度分类为未蚀变等级；储层品质因子介于0.050～0.300之间；基于蚀变指数和储层品质因子分类属于一类储层，测试日产油达到49.66m3，储层有效性较好。
10.根据权利要求1所述的确定蚀变火山碎屑砂砾岩储层定量分类的方法，其特征在于，所述第二步中，对火山碎屑砂砾岩储层蚀变黏土化程度的划分为未发生蚀变、轻度蚀变、中度蚀变、重度蚀变等级；其中，未发生蚀变的蚀变指数为≤0.0；轻度蚀变为：在0.0～0.1范围；中度蚀变为：在0.1～0.2范围；重度蚀变为：＞0.2。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114577833A (zh) * 2022-05-05 2022-06-03 克拉玛依禾鑫石油科技有限公司 快速定量分析砂砾岩岩屑基质中黏土矿物的方法及应用

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107829731A (zh) * 2017-11-06 2018-03-23 陈国军 一种黏土蚀变的火山岩孔隙度校正方法
CN107965318A (zh) * 2017-12-06 2018-04-27 中国石油天然气股份有限公司 一种火山岩油藏有效储层定量分类的方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107829731A (zh) * 2017-11-06 2018-03-23 陈国军 一种黏土蚀变的火山岩孔隙度校正方法
CN107965318A (zh) * 2017-12-06 2018-04-27 中国石油天然气股份有限公司 一种火山岩油藏有效储层定量分类的方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
王源等: "蚀变火山岩储层孔隙度计算方法研究――以金龙地区蚀变火山岩为例", 《当代化工》 *
高衍武等: "中拐凸起黏土化蚀变火山岩孔隙度评价方法", 《测井技术》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114577833A (zh) * 2022-05-05 2022-06-03 克拉玛依禾鑫石油科技有限公司 快速定量分析砂砾岩岩屑基质中黏土矿物的方法及应用
CN114577833B (zh) * 2022-05-05 2022-07-29 克拉玛依禾鑫石油科技有限公司 快速定量分析砂砾岩岩屑基质中黏土矿物的方法及应用

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